



#画矩形
cv2.rectangle(image,(90,90),(220,220),green,-1)#-1表示的是填充矩形的意思
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计算机视觉框架
dlib









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interpolation：插值方法

interpolation 选项	所用的插值方法
INTER_NEAREST	最近邻插值
INTER_LINEAR 	双线性插值（默认设置）
INTER_AREA	使用像素区域关系进行重采样。 它可能是图像抽取的首选方法，因为它会产生无云纹理的结果。 但是当图像缩放时，它类似于INTER_NEAREST方法。
INTER_CUBIC 	4x4像素邻域的双三次插值
INTER_LANCZOS4	8x8像素邻域的Lanczos插值

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图像识别四大类任务
1.分类(是什么？)


2.定位(在哪里？)



3.检测(1.2)是什么？在哪里？



4.分割-Segmentation
分为实例分割和场景分割 (解决每个像素属于那个目标或场景的问题)


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目标检测难题：
1.目标可能出现在影像的任何方位
2.目标有各种不同的尺寸
3.目标可能有各种不同的外行







#保存图片
cv2.imwrite(filepahe, img, flag)
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#获取图片的宽和高
width,height = img.shape[:2][::-1]
    #将图片缩小便于显示观看
    img_resize = cv2.resize(img,
    (int(width*0.5),int(height*0.5)),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
    cv2.imshow("img",img_resize)
    print("img_reisze shape:{}".format(np.shape(img_resize)))

    #将图片转为灰度图
    img_gray = cv2.cvtColor(img_resize,cv2.COLOR_RGB2GRAY)
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   #在图像上画矩形
   *输入图像
   *起点坐标
   *终点坐标
   *(0,255,0)线条颜色
   *线粗
   cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
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